1.第一重：用户数据运营思维驱动游戏产品更好发展

过程化和精细化是每个运营者必须具备的基本思维。如果过程思维是运营者对运营目标的定性思维，那么数据就是实现这个目标的路径和效果的定量描述。因此，用户数据运营是市场策划与运营岗位不可忽略的技能，它帮助工作人员把工作衡量放在具体的数据指标上，来衡量你的工作效果和目标实现情况。

在游戏行业中，用户数据运营的精细化趋势将帮助实现游戏资源最优化与目标的最大化，利用数据的真实性与准确性，比较精准地预估出游戏上线后的大致走向，并为游戏策划与创意人员提供数据佐证，理清关联行为之间的逻辑链。

2.第二重：用户数据运营体系如何从0到1落地

用户数据运营的目的是最大化提升用户价值，让每个用户尽可能延长生命周期。比如付费游戏，主要的目标就是让玩家在游戏中提升付费水平；再比如广告变现游戏，主要的目标就是让游戏获得更广泛的传播，用户的留存时间变长。因此，用户运营和用户价值的实现是个动态变化的过程，建立自有的用户数据运营体系，需要根据具体情况调整和逐步实现。

• 用户分层

首先，需根据业务的战略目标，结合数据来制定北极星指标，并根据公司游戏产品的战略细分地拆解指标，方便后期的落地执行。有了具体的指标之后，我们可结合产品的需求进行细分的用户分层，以实现用户数据分析。

比如基于用户价值进行分层。在这个分层方式中，要根据游戏的具体类型和指标来划分，不同游戏的用户划分逻辑不同。常见的用户分层方式是基于用户LTV（用户全生命周期）来分层。

通常游戏用户可以从用户生命周期角度划分为五个周期。

导入期：完成注册，且未参与核心玩法

成长期：参与核心玩法，在线时长与频率一般，且未付费

成熟期：参与核心玩法，在线时长与频率较长，完成付费

休眠期：曾经为成熟期，最近10天未活跃

流失期：长时间未登陆游戏

在具体的游戏类型中，可根据实际情况对自己的用户进行分层。

• 用户参与度

用户参与度是衡量用户活跃度的重要指标，也是用户数据运营与分析的重要指标。“活跃”在不同产品中的定义有所差异，比如在游戏产品中“活跃”可定义为“发生行为”，电商产品中的“活跃”可以定义为“购买”，社区产品中的“活跃”可以定义为“内容贡献”。

启动次数：指用户在统计周期内启动应用程序的次数。在用户数据运营与分析中，一方面要注意起始数的总趋势，另一方面要注意人均起始数，即在同一统计周期中，起始数与活跃用户数的比率。

最近一次使用：用户最近一次使用距离现在的时间，通过维度和分布的分析，也可在一定程度上反应活跃度。

在上述用户参与度指标中，我们可以选择一个能够反映主要运营目标的指标，如游戏首次付费率，构建用户层面模型（用户分层），或者选择多个相关指标，如R（上次登陆时间）、F（登陆频率）、M（首次付费金额），构建常用的RFM用户模型。

3.第三重：用户数据运营体系运用数据引导决策

当企业拥有了结构化数据的指标系统，仅仅靠指标无法形成一个完整的运营系统。数据本身是没有价值的，但只有当它成为一种策略时，它才有价值。我们建立的所有数据指标都为决策服务，并帮助我们制定和优化运营策略，用户数据运营才开始发挥作用。

一是用数据优化运营策略，比如低用户保留率，这关系到用户质量和产品吸引力。通过渠道分析，发现用户质量没有问题，而通过用户流失分析，发现主要流失阶段在初始接触期。这是原因，所以我们优化产品的稳定性，易用性和新的用户指导。

二是数据验证游戏运营的策略，比如如果你想启动一个新的用户激励机制，但不确定是否会有比最初的方法更好的结果，通过合理的A/B测试获得的比较数据，可以为策划岗位人员的决策提供依据。